Для обучения нейронных сетей чаще всего используется алгоритм градиентный спуск. Давайте разберем, почему именно этот метод является основным для нейронных сетей, а также что он из себя представляет.

Градиентный спуск — это оптимизационный алгоритм, который используется для нахождения минимума функции, в данном случае функции потерь нейронной сети. Основные шаги этого процесса следующие:

1. Инициализация весов: Веса нейронной сети инициализируются случайным образом. Это необходимо, чтобы избежать симметрии в обучении.
2. Прямое распространение (forward pass): Входные данные проходят через слои нейронной сети, и на выходе вычисляется предсказание.
3. Вычисление потерь: На основе предсказания и реальных меток данных вычисляется функция потерь, которая показывает, насколько хорошо модель справляется с задачей.
4. Обратное распространение (backpropagation): Используя градиентный спуск, вычисляются градиенты функции потерь по отношению к весам сети. Это позволяет понять, в каком направлении и на сколько нужно изменить веса, чтобы уменьшить ошибку.
5. Обновление весов: Веса обновляются на основе вычисленных градиентов и заданного шага обучения (learning rate).
6. Повторение: Процесс повторяется множество раз (эпох), пока модель не достигнет удовлетворительного уровня точности или пока не будет выполнено определенное количество итераций.

Таким образом, градиентный спуск является основным методом, используемым для обучения нейронных сетей, поскольку он эффективно находит оптимальные веса, минимизируя функцию потерь.